Brasilien
Pentera
Sierra Studio
Gründungs-Data & AI Engineer (Python / Django / LLMs), Creative Engine
RemoteBrasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQLPostgreSQLAWSDocker
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
🏔️ Über Sierra Studio
Sierra Studio ist ein innovatives Produktentwicklungsunternehmen, das sich der Stärkung von Gründern und Geschäftsführern auf ihrem Weg zur Schaffung wirkungsvoller, bedeutungsvoller Produkte verschrieben hat. Unser Team aus erfahrenen Fachleuten ist bestrebt, qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, die das Geschäftswachstum fördern. Wir legen Wert auf eine Kultur guter Stimmung, offener Kommunikation und kontinuierlichen Lernens und bieten unseren Teammitgliedern die Möglichkeiten und Ressourcen, die sie für ihren Erfolg benötigen.
Diese Rolle ist bei einem der Teams angesiedelt, die wir durch unsere Personalpartnerschaften aufbauen. Wenn Sie sich bewerben, verwaltet Sierra den Einstellungsprozess, aber Sie werden direkt vom Kundenunternehmen eingestellt und arbeiten dort.
🖼️ Über die Rolle
Unser Partnerunternehmen sucht seinen Gründungsingenieur für die Creative Engine und stellt datenorientiert ein, nicht app-orientiert. Dies ist im Kern ein Datenprodukt, und Sie werden die Grundlage verantworten: die Pipelines, die Performance-Daten über Hunderte von Konten ziehen und strukturieren, die LLM-Workflows, die jedes von ihnen ausgeführte Video analysieren, und die Suchschicht, die all dies in Antworten verwandelt, die Strategen abfragen können.
Sie werden Features von Anfang bis Ende verantworten, einschließlich der Benutzeroberfläche, aber Sie müssen kein frontend-Spezialist sein. Das Herzstück dieser Rolle ist die Daten- und Intelligenzschicht – Sie werden Claude Code und agentenbasierte Tools nutzen, um die Dashboards und Schnittstellen darauf zu erstellen. Wenn die Grundlage stimmt, folgt das Produkt, daher suchen sie jemanden, der wirklich LLM-fließend und versiert in KI-nativer Entwicklung ist, nicht nur jemanden, der davon gehört hat.
🏢 Über das Unternehmen
Unser Partnerunternehmen ist eine Performance-Kreativagentur, die Anzeigen für Marken auf TikTok, Meta und TikTok Shop erstellt. Sie arbeiten mit über 2,000 Kreativen zusammen und produzieren Tausende von Videos pro Jahr. Ihr internes Portal verwaltet den gesamten Workflow: Creator-Onboarding, Verträge, Kampagnenmanagement, Content-Überprüfung und Zahlungen.
Sie bauen derzeit eine Creative Engine auf, die kreative Strategien von Bauchgefühl zu einem datengesteuerten Prozess macht. Daten leben heute an zu vielen getrennten Orten – die Creative Engine bringt alles an einen zentralen Ort, über Performance-Kreation, TikTok Shop und TikTok LIVE hinweg, damit das Team echte Erkenntnisse gewinnen kann, anstatt sich durch separate Plattformen zu wühlen. KI beobachtet und taggt jedes Video, das sie produzieren, zerlegt jedes in die Hooks, Formate und Muster, die Ergebnisse erzielen, und verbindet dies mit den Verkaufs- und Engagement-Daten, die aus Shop und Live fließen. Alles speist ein abfragbares System, ein „Gehirn“, das ein Stratege fragen kann: „Was sind diese Woche die Top-Hooks für Beauty?“ und eine echte Antwort erhält. Das Team greift über Dashboards, Slack und Cowork darauf zu. Es beginnt als die interne Engine, auf der das Kreativteam läuft, und im Laufe der Zeit loggen sich auch Kunden ein – das ist der Kern dessen, wohin das Unternehmen steuert.
So arbeiten sie
- Kleines Team, hohe Verantwortung. Sie verantworten Ihre Arbeit von Anfang bis Ende, von der Idee (oder dem Datenmodell) bis zur bereitgestellten Benutzeroberfläche. Keine Ausschüsse.
- KI-gestützte alles. Claude Code und Coding Agents werden täglich als echter Teil des Workflows eingesetzt.
- Ständiges Ausliefern. Sie stellen mehrmals täglich in die Produktion. Der Umfang bleibt klein und eng.
- Remote, asynchron. Die Kommunikation erfolgt über Slack und GitHub. Keine Stand-ups oder Status-Meetings um ihrer selbst willen.
🔨 Was Sie tun werden
- Entwerfen Sie die Datenbasis: Pipelines, die Performance-, Verkaufs- und Engagement-Daten über Hunderte von Kundenkonten (Performance-Kreation, TikTok Shop, TikTok LIVE und Meta) ziehen, speichern und strukturieren, und die Unordnung echter Plattform-APIs bewältigen.
- Erstellen Sie die LLM-Analyse-Schicht unter Verwendung von Gemini, um jedes Video zu beobachten und zu taggen, und Claude für die Generierung, mit strukturiertem Output in großem Maßstab und vernünftigen Kostenkontrollen.
- Erstellen Sie Suche und Entdeckung mit semantischer Suche über pgvector, damit ein Stratege fragen kann: „Was sind diese Woche die Top-Hooks für Beauty?“ und eine echte Antwort erhält, keinen Keyword-Dump.
- Erstellen Sie das „Gehirn“: Verbinden Sie virale organische Referenzen, Top-Performing-Anzeigen, Content-Tags und Creator-Historie zu abfragbarer kreativer Intelligenz, zugänglich über die Web-App, Slack und Cowork.
- Entwickeln Sie Creator-Performance-Matching, das die Creator-Historie, Content-Tags und Anzeigenmetriken verknüpft, um Besetzungsentscheidungen zu schärfen.
- Verantworten Sie den full stack über Ihrer Datenarbeit: Dashboards, Tag-Browser, Anreicherungs-Warteschlangen und Export-Tools in Django + HTMX + Tailwind, schnell mit Claude Code vorankommen (kein dedizierter frontend-Mitarbeiter erforderlich).
- Integrieren Sie externe APIs (TikTok, Meta, Motion, Cruva) und interne asynchrone Pipelines (Celery + Redis).
Der Stack
- Backend: Django, PostgreSQL, Celery + Redis, Django REST Framework
- Frontend: Django Templates, HTMX, Tailwind CSS (server-gerendert, keine SPA)
- KI/ML: Google Gemini (Videoanalyse), Anthropic Claude (Skriptgenerierung), pgvector (geplant)
- Infrastruktur: Docker, AWS ECS/Fargate, Backblaze B2, GitHub Actions CI/CD
- Integrationen: TikTok API, Meta API, MagicBrief, Cruva, PayPal, DocuSign, Twilio, Slack
Standort: remote, mit Sitz in Brasilien, Arbeit in US-Zeitzonen.
🔎 Was wir suchen
Erforderlich
- 5+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsanwendungen mit hohem Datenaufkommen mit Python/Django und PostgreSQL (Senior-/Lead-Level, autonom, prozessarm).
- Starke SQL-Kenntnisse weit über grundlegende ORM-Abfragen hinaus (Aggregationen, Joins, Window Functions) und Komfort bei der Gestaltung von Schemata und Datenmodellen direkt aus Anwendungsfällen.
- Erfahrung in der Gestaltung und Fehlersuche von asynchronen Datenpipelines (Celery + Redis oder Äquivalent).
- Wirklich LLM-fließend: praktische Erfahrung mit LLM APIs in der Produktion, Prompt Engineering, strukturierter Output und Kostenmanagement.
- Fließend im Umgang mit agentenbasierten Coding-Tools (Claude Code, Cowork) und begeistert davon, sie zur Beschleunigung einzusetzen, einschließlich der Erstellung von full-stack auf Basis Ihrer eigenen Datenarbeit.
- Erfahrung in der Integration von unübersichtlichen Drittanbieter-APIs (Ratenbegrenzungen, Authentifizierungsabläufe, inkonsistente Daten).
- Komfort bei der Übernahme von frontend (Django Templates + HTMX + Tailwind) mit KI-Unterstützung – Sie liefern die gesamte Funktion, Sie müssen nur kein frontend-Experte sein.
- Starke schriftliche Kommunikationsfähigkeiten und hohe Eigenverantwortung in einem kleinen, asynchronen Team.
Bevorzugt
- Ein KI-Ingenieur im Herzen – Sie haben Agenten-Frameworks, RAG oder LLM-Evaluierungs-Pipelines erstellt (auch Nebenprojekte zählen).
- Hintergrund in oder Neugier auf ML-Grundlagen, wie z. B. zu wissen, wann eine einfache Bewertungsfunktion ein komplexes Modell übertrifft.
- Erfahrung mit Video- oder Audioverarbeitungs-Pipelines.
- Domänenkenntnisse in Ad Tech, Creator Economy, Performance Marketing oder Marktplatzplattformen.
- Haben Sie schon einmal mit einem US-amerikanischen Team zusammengearbeitet – asynchron, fließend Englisch, kennen die Abläufe.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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